新手进阶建模（8）数据的预处理 第一部分

2336426014

       数据预处理有四个任务，数据清洗、数据集成、数据 变换和数据规约。
       本节先讲数据第一个：数据清洗
& z5 }& x1 ~" R数据清洗包括1.缺失值处理    2.异常值处理
6 O! ]1 C! ?6 [+ G) p7 l, g  G       其中缺失值的处理有3种：不处理（做建模铁定不选），删除(可以考虑)，数据补差（99%的同僚选择）
而补差的方式主要用下面的5类，重点是第五个，插值法
    1. 补插均值/中位数/众数
9 k5 P* `) J: l. [2 d! i7 N    2. 使用固定值
* X9 O+ n- f8 B2 L" O    3. 最近邻补插
    4. 回归方法
    5. 插值法
  `( n7 g, c2 G# E$ A" Y. X- [( P) y插值法又包含好多种：（1）拉格朗日插值法（最容易看的懂的，用的人较多，用错的也多）（2）牛顿插值法（3）Hermite插值 （4）分段插值 （5）样条插值                        （后三种相对用的较少）


（1）拉格朗日插值法（划重点）
& f5 n: T" s3 {2 [+ o" z        其原理百度就是构建一个多项式，这个多项式很厉害，假如说我们的数据是城市里的银行位置坐标，那这个多项式就是一条过所有银行的公路，所以，当我们要问50km外的银行在哪儿时，我们顺着这条路算就可以算出来。当然，算出来的坐标只是一个近似值。（当给出的已知银行坐标点越多，近似误差越小）。
$ F1 t5 o" |9 H2 t. c9 a       关于拉格朗日多项式的构建原理，这里不说了，百度各种解释，这里只说一下它的优缺点：优点就是过程简单，很容易找到插值，而且还是唯一的。缺点也明显，就是当已知的点很多时候，阶数也会很高，所以不适合插那些百十来个数据点的题。处理十来个的还是很好的。（我个人建议还是用牛顿）
      
（2）牛顿插值法
        相比较与拉格朗日，其优点是当新增加插值点时，得到的拟合函数变化不大。其原理解释还是看百度或者找老师问吧，我的理解就是从第一个插值点开始修路，每修到一个银行就进行一次校正（高阶差商我的理解），然后这样的话插未知点就准一点。所以用的比较多吧也。
! j0 K% l6 q/ ~/ O/ C$ T       关于其应运代码见附件
6 t9 n3 {( N, P- s; W

5 J) p) Y6 {' |8 ]* s" c

huangma

谢谢佬的好资料，谢谢
8 h; V7 C& d5 q

zhanghongxia81

2336426014 发表于 2018-7-18 18:08
走过路过给个回复，私信我给你免费资源，只求回复，帮我完成工作

. J/ b# N4 w4 L谢谢分享
3 n6 F" a' p$ b- c9 h  E

1436268171

谢谢楼主

灰哀月影

学习一下
, ^4 T6 [7 ]' s2 g( V/ T: T

大师笑了

发表回复哈喽哈喽哈喽哈喽哈喽
3 J+ Y# `# O7 |" e2 c7 F! G( l

梁胃寒

感谢分享！

yqg123

发表回复断断续续惺惺惜惺惺
. p& n8 `4 I- _) m& d

ailbj032306

楼主的帖子怎么样？赶紧hhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhh试试这里的快速回复给楼主点评论吧
2 V2 [3 x$ H8 ~' k- [. A

ailbj032306

hhhhhhhhhhhhhhhhhhh
8 w2 |2 a& k$ L1 z% t. U